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对大模型推理成本的优化,可通过很多技术手段实现。首先是模型本身,模型结构、训练方法都可以持续改进,包括业界很关注的MoE(混合专家模型),就是优化推理成本很好的解决方案。其次是工程上的优化。大模型的调用量越大,优化推理成本的空间也越大。以前的模型都是单机推理,大模型用的是分布式推理。所以如果能把各种各样底层算力用得更好,推理成本就会大大降低。
从浪潮信息发布的“源2.0-M32”开源大模型来看,其基于“源2.0”系列大模型已有工作基础,创新提出和采用了“基于注意力机制的门控网络”技术,构建包含32个专家(Expert)的混合专家模型(MoE),并大幅提升了模型算力效率,模型运行时激活参数为37亿,在业界主流基准评测中性能全面对标700亿参数的LLaMA3开源大模型。
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678宗政舒d
豆瓣9.0分,这本书人生低谷时必看⚑☃
2024/06/05 推荐
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5889彭威剑9
上海外滩这座百年建筑竟默默无闻?政协委员:它是城市开放的象征🥅✜
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638扶栋冠ny
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2024/06/03 不推荐
熊良昌kw:着力提高调查研究质量❒
186****4327 回复 159****4479:鲁邦三世峰不二子声优去世⛩